{"id":87222,"date":"2026-01-23T12:23:23","date_gmt":"2026-01-23T11:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/?p=87222"},"modified":"2026-01-23T12:23:51","modified_gmt":"2026-01-23T11:23:51","slug":"wirtschaftswissenschaften-forschung-zu-mensch-ki-interaktion-erneut-international-ausgezeichnet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/en\/forschung\/wirtschaftswissenschaften-forschung-zu-mensch-ki-interaktion-erneut-international-ausgezeichnet\/","title":{"rendered":"Wirtschaftswissenschaften: Forschung zu Mensch-KI-Interaktion erneut international ausgezeichnet"},"content":{"rendered":"
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\"Prof.
Prof. Dr. Kevin Bauer, Prof. Dr. Oliver Hinz, Prof. Dr. Michael Kosfeld und Dr. Rebecca Heigl \u00a9 FB Wirtschaftswissenschaften<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Prof. Dr. Kevin Bauer hat gemeinsam mit Prof. Dr. Oliver Hinz, Prof. Dr. Michael Kosfeld und Dr. Rebecca Heigl einen der renommiertesten internationalen Publikationspreise der Wirtschaftsinformatik\/Information Systems erhalten: den AIS Senior Scholars Best IS Publication Award. Ausgezeichnet wurde die Publikation \u201eFeedback Loops in Machine Learning: A Study on the Interplay of Continuous Updating and Human Discrimination\u201c. Der Preis wird von den Senior Scholars der Association for Information Systems (AIS) vergeben und w\u00fcrdigt seit 2006 j\u00e4hrlich bis zu f\u00fcnf herausragende Fachartikel \u00fcber f\u00fchrende Journale hinweg; die Auszeichnung wird im Rahmen der International Conference on Information Systems (ICIS) verliehen.<\/p>\n\n\n\n

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Wenn KI Entscheidungen beeinflusst, ver\u00e4ndert sie auch die Daten von morgen<\/h2>\n\n\n\n

Machine-Learning-Modelle wirken in vielen Bereichen nicht nur auf Entscheidungen \u2013 sie pr\u00e4gen zugleich die Datenbasis, aus der sie sp\u00e4ter erneut lernen. Ein Beispiel: F\u00fchrt eine Modellprognose zur Ablehnung eines Kredits, entsteht kein Datenpunkt zur tats\u00e4chlichen R\u00fcckzahlungsf\u00e4higkeit. Genau diese R\u00fcckkopplungen (Feedback-Loops) k\u00f6nnen Fairness und Leistungsf\u00e4higkeit eines Systems langfristig beeinflussen. Die Studie untersucht, wie sich kontinuierliche Modellaktualisierung und algorithmische Diskriminierung in solchen dynamischen Umgebungen gemeinsam entwickeln. Auf Basis umfangreicher Simulationen mit sekund\u00e4ren empirischen Daten zeigen die Autorinnen und Autoren unter anderem:<\/p>\n\n\n\n